东方证券-宏观固收量化研究系列之-八-：基于量价信息的利率择时探讨-221213

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（以下内容从东方证券《宏观固收量化研究系列之（八）：基于量价信息的利率择时探讨》研报附件原文摘录）
　　研究结论 　　本文探讨了通过挖掘利率市场量价信息来进行择时的可能性，不同于传统技术分析的做法，本文尝试寻求好的量价因子，构建因子池，并最终将各因子的信号通过等权法或回归法合成最终信号，并在10年期国债期货主力合约、10年国开活跃券和长短久期指数轮动上进行回测。 　　本文以2020年底之前作为样本内区间，回测了成交量、价格动量、价格波动、期限利差水平、期限利差动量、税收利差水平、税收利差动量、期现价差、资金面水平、资金面波动10个大类，共计578个时序因子，然后根据因子样本内表现的定量指标筛选出较好的因子构成因子池。 　　对于因子池中的因子，我们尝试用等权法和回归法来合成最终信号。经回测，等权法合成因子表现较好，并且在样本外仍然有不错的超额收益： 　　对于国债期货标的，全样本年化收益达到4.25%，收益风险比达1.41，平均交易天数为7.69天/次; 　　对于10年期国开活跃券利率标的，全样本年化赚得收益率达到71.1bps，收益风险比达1.54，平均交易天数为7.96天/次； 　　对于长短久期轮动组合，全样本年化收益达到6.36%，收益风险比达3.1。 　　本文还尝试了使用滚动和扩展的方式定期更新因子池的做法，结果表明，扩展方式下的回归法合成效果较好，对于10年期国开活跃券利率标的，2016年以来的回测结果显示，年化赚得收益率达到42.4bps，收益风险比达0.96。 　　最后，本文还根据这578个时序因子在不同波段行情下的表现，筛选出具有反转特征的因子，分别为5Y国债_近10日标准差_近3Y历史分位数、2Y国开_近5日标准差_近5Y历史分位数、10Y国开_近5日标准差_近1Y历史分位数、R007_近5日标准差_近1Y历史分位数、DR007成交额_水平值_近5Y历史分位数、R001_近5日标准差_近1Y历史分位数，供投资者参考。 　　随着利率债市场的波动不断加大，定量化策略和量价因子可以从统计分析、回溯历史等角度给投资者提供参考意见，为投资决策提供补充的信息和思路。 　　风险提示 　　量化模型失效的风险 　　市场极端环境的冲击